云南能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與SPSS實(shí)現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷VIP

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)云南能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與SPSS實(shí)現(xiàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)要檢測(cè)一個(gè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)中的異常值，這些數(shù)據(jù)受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測(cè)方法在這種工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中更能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法4、假設(shè)我們正在分析客戶的購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購(gòu)買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析6、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有任何影響，無(wú)需關(guān)注7、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)有很多，其中準(zhǔn)確性是一個(gè)重要的指標(biāo)。以下關(guān)于準(zhǔn)確性的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)與實(shí)際情況的符合程度B.準(zhǔn)確性可以通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的誤差率來(lái)衡量C.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性只與數(shù)據(jù)的來(lái)源有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無(wú)關(guān)9、假設(shè)要分析一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和收集數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問(wèn)題的清晰性和簡(jiǎn)潔性B.盡量多設(shè)置問(wèn)題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋10、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對(duì)兩個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是12、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)月的銷售額異常高。在進(jìn)一步分析時(shí)，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動(dòng)B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.市場(chǎng)需求突然增加D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)不佳13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要集成來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問(wèn)題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載C.數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能會(huì)引入重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性14、數(shù)據(jù)分析中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品，以下哪個(gè)因素可能影響決策樹(shù)的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要研究?jī)蓚€(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類分析16、在對(duì)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是17、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好18、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是19、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢(shì)，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢(shì)，用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢(shì)，用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)20、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因?yàn)樗芮逦故靖鞯貐^(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢(shì)C.運(yùn)用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值21、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中，假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容22、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段23、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開(kāi)源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過(guò)多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來(lái)評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來(lái)評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的，選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，其他方面可以忽略不計(jì)25、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式挖掘，說(shuō)明其概念和應(yīng)用場(chǎng)景，如購(gòu)物行為序列分析，并介紹相關(guān)算法。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估數(shù)據(jù)的可信度和可靠性？請(qǐng)說(shuō)明評(píng)估的方法和指標(biāo)，并舉例說(shuō)明在不同數(shù)據(jù)源中的應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲？解釋噪聲的來(lái)源和對(duì)分析的影響，以及常用的去噪方法。4、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何確定樣本量的大??？請(qǐng)闡述影響樣本量的因素和計(jì)算樣本量的常用方法，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某汽車租賃公司掌握了不同車型的租賃需求、租賃時(shí)長(zhǎng)、用戶偏好等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛配置和定價(jià)策略。2、（本題5分）某在線教育平臺(tái)記錄了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式和問(wèn)題，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法。3、（本題5分）某電商平臺(tái)擁有大量用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，包括商品種類、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等。請(qǐng)分析不同年齡段用戶的購(gòu)買偏好及消費(fèi)趨勢(shì)，并提出針對(duì)性的營(yíng)銷策略。4、（本題5分）某在線心理咨詢平臺(tái)保存了咨詢數(shù)據(jù)、用戶心理問(wèn)題類型、咨詢效果反饋等。優(yōu)化咨詢師匹配和咨詢服務(wù)，滿足用戶需求。5、（本題5分）某在線教育平臺(tái)存有學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄，包含課程選擇、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等。剖析不同課程的學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)與考試成績(jī)之間的關(guān)系，挖掘?qū)Τ煽?jī)影響顯著的學(xué)習(xí)行為。四、